其实从字面上看,control_dependencies 是控制依赖的意思,我们可以大致推测出来,这个函数应该使用来控制就算图节点之间的依赖的。其实正是如此,tf.control_dependencies()是用来控制计算流图的,给图中的某些节点指定计算的顺序。 原型分析 tf.control_dependencies(self, control_inputs) 1. arguments:control_inputs: A...
1.0)ema_op=ema.apply([update])withtf.control_dependencies([ema_op]):w1=tf.Variable(2.0)ema_val=ema.average(update)withtf.Session()assess:tf.global_variables_initializer().run()foriinrange(3):print(sess.run([ema_val,w1]))
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tf.control_dependencies()是用来控制计算流图的,给图中的某些节点指定计算的顺序。 原型: tf.control_dependencies(self, control_inputs) 该函数接受的参数control_inputs,是Operation或者Tensor构成的list。 例子:确保获得更新后的参数: opt = tf.train.Optimizer().minize(loss) with tf.control_dependencies([o...
使用with关键字来指定所有在上下文中构建的操作,都对于control_inputs有控制依赖。比如: withg.control_dependencies([a,b,c]):#’d’和’e’只会在’a’,’b’和’c’运行之后运行d=...e=... 多次调用control_dependencies()能够被嵌套,并且在这种情况下,新的操作将对所有活动的上下文中的control_inputs...
tf.control_dependencies()作用及用法:control_dependencies(control_inputs)返回一个控制依赖的上下文管理器,指定某些操作执行的依赖关系,使用with关键字可以让在这个上下文环境中的操作都在control_inputs 执行(把这些操作放在control_inputs列表里就好了)。 注意: 控制依赖只对那些在上下文环境中建立的操作有效,仅仅.....
1.tf.control_dependencies 此函数指定某些操作执行的依赖关系 返回一个控制依赖的上下文管理器,使用 with 关键字可以让在这个上下文环境中的操作都在 control_inputs 执行 举例: with tf.control_dependencies([a, b]): c
tf.control_dependencies(control_inputs) 当启用紧急执行时,control_input列表中的任何可调用对象都将被调用。 参数: control_input:在运行上下文中定义的操作之前必须执行或计算的操作或张量对象的列表。也可以是None来清除控件依赖项。如果启用了立即执行,control_input列表中的任何可调用对象都将被调用。
在训练神经网络模型时,每过一遍数据都要反向传播来更新网络参数,但有时候我们还想做其他操作,比如:更新参数的滑动平均、BN操作等。为了一次完成多个操作而且是有顺序的执行,TF提供了tf.control_dependencies和tf.group两种机制。 tf.control_dependencies(control_inputs)参数: ...
在下文中一共展示了control_dependencies函数的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: update_parameters ▲点赞 7▼ defupdate_parameters(self, loss):ifself.regularization_constant !=0: ...